Digital Interventions for Cognitive Dysfunction in Patients With Stroke: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: In recent years, digital technologies have shown possibilities for improving cognitive function after stroke, but their effectiveness and treatment options vary, the optimal treatment remains unclear, and the current evidence is somewhat contradictory. Objective: This study aimed to evaluate the efficacy of various digital interventions in improving poststroke cognitive function and provide evidence-based support for clinical decision-making. Methods: A systematic search was conducted across PubMed, Web of Science, Cochrane Library, Scopus, Embase, and CNKI databases from their inception to January 2025, with no restrictions on language or publication year. Randomized controlled trials evaluating digital interventions (eg, virtual reality [VR], computer-assisted cognitive therapy [CACT], and robot-assisted therapy [RAT]) for poststroke cognitive impairment in adults (aged≥18 y) were included. Eligible studies reported outcomes measured by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) or the Mini-Mental State Examination (MMSE), with cognitive improvement quantified through pre- to postintervention scores. Multiple researchers independently extracted data. Network meta-analysis was performed using R software, incorporating consistency or inconsistency models (based on Deviance Information Criterion differences), random-effects models, and I² statistics to assess heterogeneity. Sources of heterogeneity were analyzed through sensitivity analyses, subgroup analyses, and meta-regression. Intervention efficacy was ranked using Surface Under the Cumulative Ranking Curve (SUCRA) values. Robustness and consistency were validated via Egger test, sensitivity analyses, and node-splitting methods. Evidence quality was assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation framework. Results: A total of 2128 articles were retrieved, with 27 meeting the inclusion criteria. Compared to conventional rehabilitation or care (C), CACT demonstrated significant superiority in MoCA scores (mean difference [MD]=3.03, 95% CI 1.69 to 4.38; SUCRA=91.53%); while cognitive training (CCT) demonstrated no statistical difference (MD=0.70, 95% CI -0.88 to 2.28). The ordering is CACT>VR>RAT>CCT. For MMSE scores, RAT ranked highest in efficacy (MD=5.99, 95% CI 3.20 to 8.79; SUCRA=99.44%); whereas both VR (MD=1.34, 95% CI -0.94 to 3.62) and CCT (MD=1.12, 95% CI -1.46 to 3.69) showed no significant improvement. The ordering is RAT>CACT>CCT>VR. Conclusions: Digital therapies are effective in improving cognitive functioning in patients post stroke. CACT showed superior efficacy on the MoCA (emphasizing executive functioning), while RAT had the highest efficacy in the MMSE (focusing on basic cognition), suggesting different domain-specific effects. However, caution is warranted due to the heterogeneity of the included studies, risk of bias, and limited sample sizes in some studies. Future research should focus on optimizing intervention protocols, integrating neuromodulation or traditional rehabilitation techniques, and exploring cost-effective clinical implementation strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».